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公开(公告)号：CN107016653B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710197760.X
申请日：2017-03-29
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及CT图像重建领域，公开了一种基于总曲率联合总变分的CT图像稀疏角度重建方法，包含设定加权因子；建立总曲率联合总变分最小化模型；利用交替方向法推导出最终的CT图像重建算法；进行最终的CT图像重建算法，实现并获得最终重建结果。本发明还公开了一种基于总曲率联合总变分的CT图像稀疏角度重建装置，包括加权因子设定模块、总曲率联合总变分最小化模型建立模块、最终的CT图像重建算法推导模块和最终重建结果获得模块。本发明效率高，能够适应更少的采集数据并且提升重建图像质量。
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公开(公告)号：CN104142845B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201410347123.2
申请日：2014-07-21
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenCL‑To‑FPGA的CT图像重建反投影加速方法，主要利用FPGA实现了CT图像重建反投影步骤的加速，具体为：在OpenCL编程模型中，构建CPU和FPGA协作的CPU‑FPGA异构计算模式，CPU和FPGA间通过PCI‑E总线进行通信，CPU作为主机端，负责算法中的串行任务以及对FPGA的配置与控制任务；FPGA作为协处理器端，通过加载OpenCL内核程序以实现对反投影计算的并行流水加速。在编程模式中，FPGA执行程序全部采用类C/C++风格的OpenCL语言开发，开发简便，修改灵活，能大大缩短研发周期，减少产品维护和升级的研发成本；另一方面，新方法基于OpenCL框架，代码可以实现跨平台快速移植，适合扩展和应用于多处理器异构平台的协同加速之中。
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公开(公告)号：CN104240272A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410338497.8
申请日：2014-07-16
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于伪极坐标TV最小化直线轨迹CT图像重建方法，克服了现有技术中，直线轨迹计算机断层成像（linearcomputedtomography,LCT）技术的有限角度图像重建的问题。该发明包含以下步骤——步骤1：建立TV最小化重建模型；步骤2：利用ADM最小化TV模型；步骤3：利用PPFFT实现图像空-频域变换；步骤4：实现并运行算法，获得重建图像。该LCT重建技术基于交替方向法设计了TV最小化模型的求解算法，具有稳定的收敛性；并且，由于采用了伪极快速傅里叶变换，该算法具有优异的重建精度和计算效率。基于伪极坐标TV最小化LCT图像重建技术，在LCT技术投入实用化中具有重要意义。
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公开(公告)号：CN107016653A
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201710197760.X
申请日：2017-03-29
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/10081
Abstract: 本发明涉及CT图像重建领域，公开了一种基于总曲率联合总变分的CT图像稀疏角度重建方法，包含设定加权因子；建立总曲率联合总变分最小化模型；利用交替方向法推导出最终的CT图像重建算法；进行最终的CT图像重建算法，实现并获得最终重建结果。本发明还公开了一种基于总曲率联合总变分的CT图像稀疏角度重建装置，包括加权因子设定模块、总曲率联合总变分最小化模型建立模块、最终的CT图像重建算法推导模块和最终重建结果获得模块。本发明效率高，能够适应更少的采集数据并且提升重建图像质量。
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公开(公告)号：CN104574458A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410848116.0
申请日：2014-12-31
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非标准快速Fourier变换和交替方向法的平行束CT稀疏角度重建方法，克服了现有技术中，图像重建方法仍有缺陷的问题。该发明的步骤如下：对平行束CT采集到的投影数据进行一维FFT变换，得到对应的极坐标下的投影频域数据；在基于极坐标的投影频域基础上，利用NUFFT技术实现图像空频域变换，以避免频域插值造成的精度损失，并建立TV最小化图像重建模型；在从投影频域恢复待重建图像的过程中，设计了基于TV最小化的频域优化模型，利用交替方向法对TV最小化模型通过增广Lagrangian函数法和交替方向乘子法进行迭代求解。本发明结合NUFFT技术和优化策略中先进的交替方向思想，能避免频域插值、计算和存储资源需求小，收敛性能好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104142845A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410347123.2
申请日：2014-07-21
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于OpenCL-To-FPGA的CT图像重建反投影加速方法，主要利用FPGA实现了CT图像重建反投影步骤的加速，具体为：在OpenCL编程模型中，构建CPU和FPGA协作的CPU-FPGA异构计算模式，CPU和FPGA间通过PCI-E总线进行通信，CPU作为主机端，负责算法中的串行任务以及对FPGA的配置与控制任务；FPGA作为协处理器端，通过加载OpenCL内核程序以实现对反投影计算的并行流水加速。在编程模式中，FPGA执行程序全部采用类C/C++风格的OpenCL语言开发，开发简便，修改灵活，能大大缩短研发周期，减少产品维护和升级的研发成本；另一方面，新方法基于OpenCL框架，代码可以实现跨平台快速移植，适合扩展和应用于多处理器异构平台的协同加速之中。
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公开(公告)号：CN104143201A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410359101.8
申请日：2014-07-25
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于TV最小化模型的CT图像分布式重建方法，首先确定分布式算法数据划分策略，其次将TV最小化模型转化为多子块TV最小化模型，然后利用ADM方法推导出最终的CT图像分布式重建算法，最后进行算法的分布式实现并获得最终重建结果。本发明将TV最小化模型划分为多子块TV最小化模型，并通过使用ADM交替方向法推导出最终的CT图像分布式重建算法，该分布式重建方法具有良好的收敛性能，将重建过程中的数据和运算转化为各个子问题的求解，而每个子问题都能够在单个节点上得到高效求解，使得整个分布式算法具有较优异的计算效率，这对于CT图像重建算法在实际问题中的应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103390285A
公开(公告)日：2013-11-13
申请号：CN201310286929.0
申请日：2013-07-09
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘引导的锥束CT不完全角度重建方法，具体含有如下步骤：步骤1：估计初始图像：利用扫描到的投影数据估计初始重建图像；步骤2：图像边缘提取；步骤3：设计加权因子；步骤4：更新优化模型；步骤5：基于稀疏优化锥束CT不完全角度重建；步骤6：判断重建质量是否达到要求？如是，则执行步骤7；如不是，则执行步骤2；步骤7：结束；本发明提供了一种效率高、重建图像质量好的基于边缘引导的锥束CT不完全角度重建方法。
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公开(公告)号：CN104574458B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410848116.0
申请日：2014-12-31
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于非标准快速Fourier变换和交替方向法的平行束CT稀疏角度重建方法，克服了现有技术中，图像重建方法仍有缺陷的问题。该发明的步骤如下：对平行束CT采集到的投影数据进行一维FFT变换，得到对应的极坐标下的投影频域数据；在基于极坐标的投影频域基础上，利用NUFFT技术实现图像空频域变换，以避免频域插值造成的精度损失，并建立TV最小化图像重建模型；在从投影频域恢复待重建图像的过程中，设计了基于TV最小化的频域优化模型，利用交替方向法对TV最小化模型通过增广Lagrangian函数法和交替方向乘子法进行迭代求解。本发明结合NUFFT技术和优化策略中先进的交替方向思想，能避免频域插值、计算和存储资源需求小，收敛性能好。
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公开(公告)号：CN107194864A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710270520.8
申请日：2017-04-24
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
CPC classification number: G06T1/20 , G06T17/00 , G06T2200/28
Abstract: 本发明涉及一种基于异构平台的CT图像三维重建加速方法及其装置，异构平台包含主机及异构OpenCL计算设备，该加速方法包含：对FDK重建算法进行算粒分解，分析各个算粒的并行计算流程；通过异构平台中的主机及异构OpenCL计算设备对各个算粒进行加速优化处理。本发明深度挖掘CT重建算法的可并行性，采用GPU+FPGA的异构计算模式，使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成计算系统，最大程度上使算法与异构体系结构相匹配，充分利用不同加速部件的性能；同时设计适合重建算法高效运算的存储与通信方案，系统支持PCI‑E/Ethernet互联，支持多块处理板通过互联总线实现多处理器高效并行处理，实现同步或异步的协同处理机制，在尽量减少的损失精度的前提下提高重建速度。
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